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惯性数据测量一一卡 尔曼滤波( y, Q; S0 V# ^
介绍
; k1 v& v. H+ F. H8 g4 U" i对于大多数人来说，卡尔曼滤波很难理解。的确，他奇迹般地解决了其他方法很难解决的问题。但是注意，卡尔曼滤波并不是解决你所有问题万能的良方。8 X* I( a! v5 @1 f
这篇文章将阐述卡尔曼滤波的使用。我们将使用多的实际方法而避免那些很难理解的繁琐理论，因为大多数人仅仅将其用于MAV/UAV (微型飞行器/无人机)应用上, 我将试图将它形象具体化。4 w5 K- h; U* I) U9 H
必须确保你已经知道了怎样使用加速度计和陀螺仪来进行数据采集，另外，一些基础的代数知识也是必要的。
3 Q3 M- j8 _; J
9 b, ]- w- U7 N基本操作6 S; f" p( i0 e3 m9 l% B6 s
卡尔曼滤波是- -种链形滤波器( 累接滤波器)，他需要两个东西:% i( L$ I& |1 }1 g2 U' w
首先，你将需要几种输入(- -路或更多的数据源)，你可以仅仅使用线性计算将他们转换为你预期的输出。换句话说，在我们的问题中，我们需要建立- - 个线性模型。
' j+ n& e0 E/ }8 E# b. l5 v其次，你需要另一路输入。这一路是期望数据中的实际外界数据值，或者是它的近似。
% F; ^. w' b% w+ g, d; m每--次迭代，卡尔曼滤波器都将微小地改变线性模型中的变量，因此线性模型的输出将于第二次输入接近。
) K1 \8 K7 l' P: V7 m' b$ H0 z0 s: T
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发表于 2020-1-14 13:55
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